Руслан Сенаторов: Теория вероятностей.Комбинаторика.Data Science ★ 3.333

🎓 Теория вероятностей и комбинаторика для Data Science

Автор курса — Руслан Сенаторов
👨‍🏫 t.me/RuslanSenatorov — Преподаватель и Президент IT-организации (CEO)
💻 github.com/SENATOROVAI

📊 Курс по математике для Data Science и машинного обучения с нуля.
🔍 Основан на реверс-инжиниринге математики, применяемой в реальных задачах анализа данных.

💡 Что вы получите:

🔸 Полное понимание основ теории вероятностей — от классических схем до сложных распределений.
🔸 Практическое освоение комбинаторики — перестановки, размещения, сочетания.
🔸 Интуитивное и формальное понимание случайных величин 📈 и законов распределения.
🔸 Реализация задач на Python 🐍 — симуляции, визуализация, статистический анализ.
🔸 Подготовка к машинному обучению 🤖 через вероятностные модели (напр. Байес, Naive Bayes).

🧠 Курс подойдёт:

• начинающим в Data Science;

• студентам и специалистам, желающим укрепить математическую базу;

• тем, кто хочет понять как математика работает внутри алгоритмов ИИ.

📘 В программе:

• 🎲 Классическая и геометрическая вероятность

• 🔢 Дискретные и непрерывные случайные величины

• 📐 Основы подсчёта: перестановки, сочетания

• 🧮 Математическое ожидание, дисперсия

• 🧰 Практика: задачи + код + визуализация

Начнём с нуля — дойдём до понимания вероятностных моделей, на которых строятся ИИ и алгоритмы машинного обучения 🚀